De Datameesters

Hoe onze gegevens in ons voor- en nadeel worden gebruikt

Stephen Baker

Vertaald uit het Engels door Joost Mulder

Eerste druk, november 2011

Tweede druk, februari 2012

Oorspronkelijke titel

The Numerati

© 2008 Stephen Baker / Houghton Mifflin Company, New York

Nederlandse vertaling

© 2011 Maven Publishing B.V., Amsterdam / Joost Mulder, Haarlem

Stephen Baker heeft, in samenwerking met de vertaler, deze Nederlandse editie voorzien van een aantal aanpassingen en vernieuwingen.

www.mavenpublishing.nl

Ontwerp omslag G2K

Opmaak binnenwerk Asterisk*, Amsterdam

ISBN boek 978 94 9057 430 7

ISBN e-book 978 94 9057 465 9

NUR 740

Alle rechten voorbehouden.

Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke wijze en/of door welk ander medium ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

Opgedragen aan Jalaire

Inhoud

Inleiding

1 Werknemer

2 Klant

3 Kiezer

4 Socialemediagebruiker

5 Terrorist

6 Patiënt

7 Minnaar

Conclusie

Woord van dank

Noten

Bibliografie

Inleiding

Stel, je zit in een café, misschien wel de lawaaiige gelegenheid waar ik me op dit moment bevind. Aan een tafeltje rechts van je zit een jonge vrouw op haar laptop te tikken. Je draait je hoofd en kijkt op haar beeldscherm. Ze surft op internet. Je kijkt mee.

Er gaan uren voorbij. Ze leest online de krant. Je ziet dat ze drie artikelen over China leest. Ze kijkt wat voor films er vrijdagavond draaien en bekijkt de trailer van Cowboys & Aliens. Ze klikt op een advertentie die belooft haar tien kilo slanker te maken. Je blijft aantekeningen maken. Met de minuut kom je meer over haar te weten. En stel je nu eens voor dat je honderdvijftig miljoen mensen tegelijk zou kunnen zien surfen. Dat is min of meer wat Dave Morgan doet.

‘Wat is dat toch met liefhebbers van zwijmelfilms?’ vraagt Morgan terwijl we op een donker wordende zomernamiddag in zijn kantoor in New York zitten. De reclameondernemer bulkt van de details over onze online omzwervingen. Terwijl wij van site naar site gaan, kan hij de patronen van onze verplaatsingen volgen alsof we zwaluwen of bultrugwalvissen zijn. Recentelijk is hij geboeid geraakt door de mensen die het vaakst op een advertentie voor huurauto’s klikken. De grootste groep betrof mensen die online sites met overlijdensberichten hadden bezocht. Dat valt te begrijpen, zegt hij, boven het gekletter van de regen op de ramen uit. Er is iemand overleden, dus pak je het vliegtuig en huur je een auto om naar de begrafenis te gaan. Maar het is de op één na grootste groep die Morgan hoofdbrekens bezorgt. Liefhebbers van zwijmelfilms. Om de een of andere, voor Morgan ondoorgrondelijke reden lijken ze in groten getale aangetrokken te worden door een banneradvertentie van Alamo Rent A Car.

Morgan, een opgewekte man van 43, heeft zijn haar opzij zitten, alsof zijn moeder het toen hij klein was met een natgemaakte kam opzij heeft gekamd en het daar is blijven zitten. Hij groeide op in Clearfield, een stadje in westelijk Pennsylvania, niet ver van Punxsutawney. Ieder jaar op Groundhog Day, de tweede dag van februari, precies tussen de winterse zonnewende en de lentenachtevening in, dromt in dat plaatsje een menigte zich samen rond een groot gekooid knaagdier dat nog niet helemaal is bijgekomen van zijn winterslaap. Ze kijken aandachtig toe hoe het dier reageert op zijn eigen schaduw. Volgens oeroude Keltische overlevering geeft dat ene brokje informatie aan of de lente voor de deur staat of tot eind maart zal uitblijven. Morgan heeft zich behoorlijk gedistantieerd van dergelijke volkswijsheden. Voor zijn jonge bedrijf in New York huurt hij statistici in die onze zwerftochten over het web volgen en proberen uit te vissen wat onze volgende stappen zullen zijn. Tijdens de dotcomhausse was hij een van de internetreclamepioniers en begon hij een bureau, 24/7 Real Media. Gedurende de daaropvolgende neergang richtte hij een ander bedrijf op, Tacoda, en verplaatste hij zijn activiteiten naadloos naar wat hij als de volgende klapper zag: adverteerders helpen om de websurfers op te sporen die het meest ontvankelijk zijn voor hun boodschap.

Tacoda is een onderneming die data opzuigt. Het bedrijf heeft overeenkomsten gesloten met duizenden onlinepublicaties, van de New York Times tot BusinessWeek. Via hun sites kan Tacoda een cookie, een bestandje, achterlaten op onze computers. Dit stelt Tacoda in staat het pad te volgen dat ons van de ene naar de andere site voert. Het bedrijf is alleen geïnteresseerd in ons gedrag en doet geen pogingen om achter onze namen of andere persoonlijke gegevens te komen (wat weerstand zou kunnen uitlokken vanwege de privacy). Maar ook zo kan Tacoda nog veel te weten komen. Stel dat jij de site van de Boston Globe bezoekt en in de autorubriek iets leest over de Toyota Prius. Daarna bekijk je de autorubriek op AOL. Dikke kans dat je op zoek bent naar een nieuwe wagen. En dus schotelt Tacoda je op een gegeven moment tijdens je webomzwervingen een autoadvertentie voor. Klik je erop, dan ontvangt Tacoda geld van de adverteerder en komen ze en passant weer iets meer over je te weten. Het bedrijf oogst per dag twintig miljard van dit soort gedragsaanwijzingen.

Soms stuit Morgans team op groepen websurfers die zich synchroon lijken te bewegen. De uitdaging is dan om te achterhalen wat hun bewegingen motiveert. Is dit eenmaal duidelijk, dan kunnen de adverteerders op de online zwerftochten van mensen anticiperen en hun pad plaveien met precies de goede advertenties. Hier is onderzoek voor vereist. Neem het curieuze verband tussen liefhebbers van zwijmelfilms en de advertentie van Alamo Rent A Car. Om hier vat op te kunnen krijgen, moeten Morgan en zijn collega’s dieper in de gegevens duiken. Hebben mensen die een auto willen huren vaker een bepaald type romantische film gezien, misschien wel geschoten op een exotische locatie? Hebben leden van deze groep andere favoriete sites gemeen? De antwoorden liggen verborgen in de reeksen enen en nullen die onze computers versturen. Mogelijk zullen de statistieken uitwijzen dat het verband tussen filmliefhebbers en autohuurders een statistische gril was. Of misschien legt Morgans team wel een bredere trend bloot, een correlatie tussen romantiek en reizen, tussen lust en zwerflust. Dat zou tot allerlei reclame-inzichten kunnen leiden. In beide gevallen kan Morgan honderden tests laten doen. Met elk ervan kan hij iets meer over ons te weten komen en de advertenties nog beter op de doelgroep aan laten sluiten. Analyses die ooit op het buikgevoel van een adverteerder waren gebaseerd vervangt hij door wetenschap. Wij zijn zijn proefkonijnen – of ‘groundhogs’ – en zijn hem onophoudelijk van dienst.

Als producenten van informatie kunnen we er wat van. Degenen onder ons die mobiele telefoons, laptops en creditcards gebruiken maken ons digitale dossier elke dag dikker, simpelweg door te leven. Neem mij nou. Op het moment dat ik op deze lentemorgen zit te schrijven, kan Verizon, mijn mobieletelefonieleverancier, me tot op enkele meters van dit café in New Jersey nauwkeurig lokaliseren. Visa kan getuigen dat ik mijn cafeïnespiegel weer op peil heb gebracht, waarschijnlijk om het effect teniet te doen van de Portugese wijn die ik gisteravond om 20.19 uur heb gekocht. Dat was net op tijd voor het begin van een collegebasketbalwedstrijd die ik, zoals mijn harddiskrecorder mogelijk weet, na de eerste helft uitzette. Bij elke bank en supermarkt vangen beveiligingscamera’s van een tijdstempel voorziene beelden van me op. Over mijn zwerftochten over het web hoef ik het al helemaal niet te hebben. Die zijn inmiddels dagelijkse kost voor tientallen internetuitgevers en adverteerders overal ter wereld. Dave Morgan is maar één lid van een grote en nieuwsgierige menigte. Tegen het eind van de vorige eeuw moest de Oost-Duitse regering om dit niveau van verslaglegging te kunnen bereiken tienduizenden burgers als spion inschakelen. Tegenwoordig zijn we onze eigen spion die van minuut tot minuut elektronisch de bijgewerkte informatie verstuurt.

Het begon allemaal met computerchips. Tot aan de jaren ’80 waren deze stukjes silicium, met daarop miljoenen microscopisch kleine transistoren, nog altijd een nieuwigheid. Maar nu ze jaar in jaar uit goedkoper en krachtiger zijn geworden, verwerken fabrikanten ze in vrijwel alles wat een snufje intelligentie kan gebruiken. Ze zijn het kloppend hart van onze mobiele telefoons, van de regelsystemen in onze auto’s, onze digitale camera’s en, uiteraard, onze computers. Tijdens de feestdagen brengen de pakjes die we openmaken nog meer chips ons leven binnen. Deze chips kunnen elke instructie die ze ontvangen en elke taak die ze uitvoeren vastleggen. Het zijn nauwgezette notulisten. Ze leggen de kleinste details van onze levens vast. Los van elkaar is elk brokje informatie vrijwel betekenisloos. Maar leg de beetjes bij elkaar en de patronen beschrijven onze smaak en onze symptomen, onze werkgewoontes, onze looproutes in het winkelcentrum en de supermarkt. En deze gegevensstromen gaan de hele wereld rond. Stuur een vriend een smiley vanaf je mobieltje. Dat stukje gedrag, dat minieme gebaar, vliegt onmiddellijk, samen met miljarden andere, de glasvezelkabels over. Nog voordat jij je telefoon weer hebt opgeborgen, is het heen en weer gevlogen naar een satelliet en heeft het zich bij een serverfarm in Singapore gemeld. Nu er zo veel bits rondvliegen, krioelt de lucht die we inademen van de informatiedeeltjes.

Als iemand deze wijdverbreide elektronische gebaren kon verzamelen en ordenen, zouden onze levens ineens scherp in beeld komen, met als resultaat een voortdurend veranderende, tot op de minuut actuele mozaïek van menselijk gedrag. Het vooruitzicht is genoeg om marketingmensen te laten rillen van opwinding. Zodra ze onze data op de korrel hebben, kunnen ze onze verlangens, angsten en behoeften decoderen. Om ons vervolgens precies datgene te verkopen waar we naar hunkeren.

Zo simpel als het klinkt is het echter bij lange na niet. Klotsende oceanen van data, van e-mails en binnengehaalde porno tot aan kassabonnen, creëren enorme chaotische golven. In 2008 verzamelde alleen Yahoo al in één enkele maand 110 miljard brokjes informatie over zijn klanten. Elke persoon die binnen Yahoo’s netwerk van adverteerders een site bezoekt laat gemiddeld een spoor van 2520 aanwijzingen achter. Leg deze gegevens naast elkaar, zou je misschien denken, en klaar is het portret van ons als klant, reiziger en werknemer. Een dergelijke helderheid bereiken is echter een moeizame klus. Als ik Prabhakar Raghavan bezoek, Yahoo’s hoofd onderzoek, vertelt hij me dat de gegevenstrog grotendeels digitale rotzooi bevat. Hij noemt het ‘ruis’ en zegt dat die Yahoo’s computers al snel te veel kan worden. Als een van Raghavans wetenschappers een onnauwkeurige computerinstructie geeft om Yahoo’s data door te ploegen, kan dat de servers van het bedrijf dagenlang als een krankzinnige door de ruis heen laten snorren. Een goed geplaatste verfijning van deze instructies echter kan de zoektocht met een factor 30.000 bekorten. Dat brengt een proces van 24 uur terug tot zo’n drie seconden. Wat hij wil zeggen is dat mensen met de juiste capaciteiten betekenis kunnen putten uit de vrijwel bodemloze gegevenszee. Makkelijk is het dus niet, maar ze weten ons daar te vinden.

De enige lieden die chocola kunnen maken van de data die wij creëren, zijn begaafde wiskundigen, computerwetenschappers en ingenieurs. Zij weten hoe ze de brokstukjes van onze levens in symbolen moeten omzetten. Waarom is dit nodig? Stel dat je een jaar lang precies wilde bijhouden wat je allemaal eet en drinkt. Als je bent zoals ik op mijn tiende was, ga je naar de kantoorboekhandel en koop je een dik pak archiefkaarten. Vervolgens noteer je bij elke maaltijd de verschillende voedingsmiddelen op een eigen kaart. Gehaktbrood. Spinazie. Tapiocapudding. Cheerios. Na een paar dagen heb je een groeiende stapel kaarten. Het probleem is dat je niet weet hoe je ze moet tellen of analyseren. Het is slechts een verzameling woorden. Die uiteraard ook symbolen zijn, die stuk voor stuk verwijzen naar een ding of een concept. Maar je kunt ze vrijwel onmogelijk optellen of aftrekken of in een grafiek stoppen die een trend zichtbaar maakt. Gooi deze woorden op een hoop en ze vormen wat specialisten ‘ongestructureerde gegevens’ noemen, computertaal voor ‘een enorme puinhoop’. Een betere aanpak zou zijn om al het vlees het etiket V te geven, alle bladgroentes een B, alle snoep een S, enzovoort. Als de woorden eenmaal zijn teruggebracht tot symbolen, kun je ze in een spreadsheet stoppen en bijvoorbeeld uitrekenen hoe vaak je in een bepaalde week vlees of snoep hebt gegeten. Vervolgens kun je een grafiek tekenen die je dieet relateert aan veranderingen in je lichaamsgewicht of het aantal puistjes in je gezicht.

De sleutel tot dit proces is het vinden van overeenkomsten en patronen. Wij mensen doen dit van nature. Het is de manier waarop we lang geleden ontdekten welke planten eetbaar zijn en ons spraakvermogen hebben ontwikkeld. Maar terwijl velen van ons zich richtten op specifieke uitdagingen, dachten anderen meer symbolisch. Ik stel me voor hoe oermensen rond een vuur zitten. Er zijn er natuurlijk die vechten om het grootste stuk vlees of in paringsrituelen zijn verwikkeld. Maar iets buiten de groep zit een klein groepje met stenen te spelen en denkt: ‘Als elk van deze kiezelstenen één mammoet vertegenwoordigt, dan is dit rotsblok…’ Later, schrijft Tobias Dantzig in Number: The Language of Science, gebruikten de Romeinen het woord calcula, dat ‘kiezel’ betekent, als benaming voor dit denkproces. Maar de kiezel was slechts het begin. De essentie van rekenen was om van de fysieke kiezelstenen verder te gaan naar steeds hogere sferen van abstract redeneren.

Die wetenschap ontwikkelde zich in de loop der eeuwen, en inmiddels zijn er experts die moeiteloos met belachelijk grote getallen werken, de biljoenen en triljoenen die de rest van ons onvoorstelbaar dan wel onbelangrijk vinden. Ze zijn de erfgenamen van de wetenschap die onze alledaagse werkelijkheden in symbolen omzet. Naarmate de hoeveelheid data die we produceren explosief blijft toenemen en computers steeds krachtiger worden, neemt ook de macht van deze maestro’s toe. Twee van hen baarden groot opzien als oprichters van Google. Van het huidige internettijdperk is Google nog altijd het uithangbord. Het bedrijf is vrijwel volledig op wiskunde gebaseerd en heeft als nadrukkelijke doelstelling ons te helpen data op te sporen. Googles doorbraak, die van een simpele zoekmachine een mediareus maakte, was de ontdekking dat onze zoekvragen – de woorden die we op onze jacht naar webpagina’s intikken – voor adverteerders van enorme waarde zijn. Het bedrijf ontdekte hoe onze gegevens in geld kunnen worden omgezet. Tal van andere bedrijven hopen hetzelfde te gaan doen. Data-tovenaars storten zich op de biologie, geneeskunde, reclame, sport en politiek. Ze zijn bezig ons in kaart te brengen. We worden gekwantificeerd.

Toen dit proces begon, een halve eeuw geleden, waren de eerste computers nog primitieve kasten ter grootte van een vuilniswagen. Ze bleven voor ons buiten beeld en stonden te snorren in kunstmatig geventileerde ruimtes. In dit beginstadium was de complexiteit van de menselijke soort voor hen te hoog gegrepen. Zelfs op het schaakbord waren ze ons niet de baas. Maar op bepaalde numerieke terreinen toonden ze zich een belofte. Een vroege test betrof consumentenkrediet. In 1956 kwamen twee afgestudeerden van Stanford, wiskundige Bill Fair en zijn vriend ingenieur Earl Isaac, op het idee kredietbeoordelaars te vervangen door een computer. Deze reus van een machine wist vrijwel niets, zelfs niet wat de aanvragers deden voor de kost. Hij had al helemaal niet vernomen of ze opslag hadden gekregen of een echtscheiding hadden aangevraagd. Legioenen menselijke kredietbeoordelaars zwommen daarentegen in de gegevens. In veel gevallen kenden ze de familie van de aanvragers. Ze wisten hoe de aanvrager had geworsteld op de middelbare school en hoe zijn verloving was uitgeraakt, waarschijnlijk vanwege een drankprobleem (als hij ook maar enigszins leek op zijn oom). De kredietbeoordelaars hadden genoeg materiaal om, als ze zich daartoe geroepen voelden, sociologische verhandelingen te kunnen schrijven over de families bij hen in de stad. Maar het ontbrak hun aan een wetenschappelijk systeem om het allemaal te analyseren. Bankiers waren grotendeels afhankelijk van hun intuïtie.

De gecomputeriseerde benadering concentreerde zich daarentegen slechts op een kleine verzameling cijfers, voor het merendeel met betrekking tot banksaldi, schulden en betalingsverleden. Kerngegevens. Fair en Isaac zetten een bedrijf op dat de patronen in die getallen zou gaan analyseren. Ze ontwikkelden een manier om te bepalen hoe groot de kans was dat een klant met een lening in gebreke zou blijven. Iedereen kreeg een cijfer. Deze risicoscores bleken veel betere voorspellers dan mensen die op hun intuïtie afgingen. De meeste leners met hoge kredietscores losten hun leningen af. Er kwamen meer mensen in aanmerking voor een lening. De machine maakte immers onderscheid op basis van niets anders dan cijfers. Het was gelijkberechtigd bankieren. Zoals veel analytische systemen was dit systeem eerlijker. Paradoxaal genoeg zorgde zijn beperkte gezichtsveld voor een ruimdenkend resultaat. Sterker nog, veel mensen bleken een minder groot risico te zijn dan menselijke kredietbeoordelaars dachten. De markt voor leningen groeide.

Toch kende de computer nog altijd zijn plek. Hij gedijde in de wereld der getallen en bleef daar. Degenen onder ons die gespecialiseerd waren in woorden en muziek en beelden merkten hem amper op. Maar in de daarop volgende decennia nam de kracht van de computer, die steeds meer enen en nullen per milliseconde verorberde, toe. Hij zorgde voor verbijsterende efficiencyverbeteringen. En de alfa- en gammawetenschappers (onder wie deze historicus) zagen hoe hij complete technologieën verzwolg. Hij verving schrijfmachines en denderde als een keizerlijk leger voort door ook platenspelers en filmcamera’s te verdringen. Hij nam de machtige telefoon over. Uiteindelijk, in de jaren ’90, begonnen zelfs degenen onder ons die computers lange tijd als vreemde wezens uit een technofiele schemerwereld hadden beschouwd, in onze huizen en kantoren een plekje voor ze vrij te maken. We kwamen erachter dat we deze machines konden gebruiken om onze woorden, films en foto’s te delen met de rest van de wereld.

In feite hadden we weinig keus. De oude werkwijzen waren belachelijk traag. Maar er was één voorwaarde aan verbonden: we moesten alles wat we verstuurden, de blote feiten van onze levens, in enen en nullen omzetten. Zo kwam het dat we onze rijkdommen, de sleutel tot alle communicatie op aarde, uitleverden aan de meesters van de symbolische taal. En nu zijn deze wiskundigen en computerwetenschappers in een positie waarin ze kunnen heersen over onze levensinformatie. Ik noem hen de Datameesters.

Op een drukkend hete zomermiddag zit Dave Morgan in zijn sobere werkkamer met uitzicht op 7th Avenue. Hij heeft de zonwering laten zakken tegen de hitte en komt er maar niet achter hoe de tl-verlichting aan gaat. In het halfduister gezeten vertelt hij hoe marketing gedurende de afgelopen generatie is veranderd. Traditiegetrouw, zegt hij, concentreerden marketingmensen zich op ons in grote groepen. Vanuit hun gezichtspunt bekeken, waren wij niet veel diverser dan de verschillende automerken die General Motors voerde: Cadillacs en Buicks voor de rijken en zij die dat wilden lijken, Chevrolets voor de middenklassen, Pontiacs voor jeugdige lefgozers en pick-ups voor boeren. Veel meer hoefden ze niet te weten, aangezien Amerikaanse fabrieken halverwege de eeuw, of ze nu spijkerbroeken maakten of pindakaas, aan massaproductie deden. Natuurlijk trokken bepaalde buurten in kuststeden excentriekelingen aan die in buitenlandse auto’s reden en in lederhosen of met een alpinopet op liepen. Voor het merendeel at, droeg en reed de Amerikaan echter wat de in massaproductie opererende fabrieken afscheidden en waar hij via de massamedia over las en hoorde. Dit in de Verenigde Staten gecreëerde model verspreidde zich in de decennia na de Tweede Wereldoorlog door Europa en een groot deel van Azië en Latijns-Amerika. Het was een efficiënte manier om met machinaal vervaardigde goederen miljoenen consumenten te bereiken.

In dit industriële complex, zegt Morgan, was reclamemaken eenvoudig. Op basis van inkomen, geslacht en buurt deelde je de populatie op in vijf of zes demografische categorieën en kocht je vervolgens reclameruimte in de tijdschriften die ze lazen en de tv-programma’s waar ze naar keken. In een tijdperk van vrijwel niet van elkaar te onderscheiden producten waren merken cruciaal. Dit alles is veranderd. ‘In vijftig jaar tijd,’ zegt Morgan vanuit het duister, ‘zijn we van een beveel-en-beheers-economie overgegaan naar een door consumenten gedreven economie.’ Hoe is dit in zijn werk gegaan? Om te beginnen maakten computers hun entree in de fabrieken. Dit bood fabrikanten een tot dan toe ongekende flexibiliteit. Het werd veel eenvoudiger om ontbijtgranen of frisdranken aan te passen door ze een nootachtigere of citroenachtigere smaak te geven. Met een eenvoudige instructie schakelden weefmachines van een streeppatroon over op effen. Het was nauwelijks moeilijker dan het voor mij is om tijdens het schrijven van dit hoofdstuk het lettertype van Times in Papyrus te veranderen. Het betekende dat de industrie duizenden nieuwe varianten kon produceren. Tegelijkertijd legde de globalisatie producten van overal ter wereld praktisch bij ons op de stoep. Vandaag de dag is het aantal keuzes vrijwel onbeperkt. Om op deze overbevolkte markt tot de winnaars te behoren, heb je veel meer nodig dan industriële efficiency. Tegenwoordig is de truc om elk van ons precies de smaak en textuur te leveren die we willen, tegen exact de juiste prijs. Consumenten hebben de touwtjes in handen, stelt Morgan. ‘De markt wordt niet bepaald door fabricage of distributie.’

Dit betekent dat marketingmensen ons als individuen moeten bekijken. Een mogelijke benadering zou de inzet van bataljons psychologen en afgestudeerde letterkundigen kunnen zijn die, gewapend met een klembord, bij ons aanbellen. Dat is niet haalbaar. De slimme manier om ons te bestuderen is de data die we ononderbroken uitspugen te volgen en te analyseren. En Morgan gaat nog verder. Hij vertelt me over experimenten waar zijn team aan werkt en waarin de hersenactiviteit in beeld kan worden gebracht van mensen die naar online advertenties kijken. De tests richten zich op een hersengolf, p300 genaamd. (De Amerikaanse marine doet soortgelijke tests om te onderzoeken hoe piloten in de lucht onderscheid maken tussen vriend en vijand.) Als er binnen een fractie van een seconde nadat een proefpersoon een advertentie heeft gezien een p300-golf opgloeit, heeft de kijker volgens het Tacoda-team niet alleen het spotje bekeken, maar het ook mentaal verwerkt. De volgende stap? Uitvinden welke typen mensen bepaalde typen advertenties verwerken. Net als andere Datameesters in een breed scala aan bedrijven, onderzoekt Dave Morgan mensen tot in detail en zoekt hij naar verborgen correlaties. Hij wil weten welke activiteiten geschikt zijn als voorspellers van wat we als volgende gaan doen.

Als ik mensen over dit boek, vertel zeggen ze vaak: ‘Straks zijn we alleen nog maar getallen!’

Ja, zeg ik dan, maar dat zijn we al heel lang. Denk aan de eindeloze rijen arbeiders die in een Mexicaanse assemblagefabriek elektronische kabels wikkelen of aan de duizenden soldaten die in Verdun in machinegeweervuur liepen, of zelfs aan de extatische menigte die zich bij een Grateful Dead-concert door de draaihekken wringt. Vanuit managementoogpunt zouden wij in deze scenario’s allemaal naamloos en gezichtsloos kunnen zijn. We zijn volstrekt inwisselbaar. Ons in simpele getallen omzetten was wat er in het industriële tijdperk gebeurde. Dat was het verhaal van gisteren.

De Datameesters hebben veel ambitieuzere plannen met ons. Vergeet eencijferige getallen. Ze willen voor elk van ons een enorm, complex doolhof van getallen en vergelijkingen uitrekenen. We hebben het over wiskundige modellen. Wetenschappers gebruiken die al tientallen jaren om alles te simuleren, van vloten vrachtwagens tot kernbommen. Ze worden gebouwd op basis van enorme gegevensverzamelingen, en elk onderdeel vertegenwoordigt een feit of een waarschijnlijkheid. Elk model moet, uitgedrukt in getallen, de fysieke waarheid weerspiegelen: grootte en gewicht, de karakteristieken van het metaal en de kunststof, hoe het reageert op veranderingen van luchtdruk of temperatuur. Complexe modellen kunnen duizenden of zelfs miljoenen variabelen bevatten. Ze moeten wiskundig precies zo op elkaar reageren als in de fysieke wereld. Het bouwen van deze modellen is een moeizame klus. En soms mislukt het. De dramatische stuiptrekkingen van de financiële markten in 2008, bijvoorbeeld, hadden hun oorzaak in foutieve modellen die voorbijgingen aan de complexiteit – en de risico’s – van vastgoedleningen.

Ondanks zulke struikelpartijen ploegen de hedendaagse Datameesters voort, met beide ogen op ons gericht. Ze zijn al bezig brokjes van onze data aan elkaar te rijgen tot voorspellingsmodellen en beginnen nog maar net op dreef te raken. In het komende decennium zal ieder van ons, vaak zonder het te beseffen en ongeacht rang of stand, modellen van zichzelf voortbrengen. We zullen worden gemodelleerd als werknemers, patiënten, soldaten, partners, klanten en kiezers. In de huidige beginfase zijn veel van de modellen nog primitief en maken ze een soort stokpoppetjes van ons. Het uiteindelijke doel is echter om versies van mensen te bouwen die net zo complex zijn als wijzelf – stuk voor stuk uniek. Voeg al deze pogingen bij elkaar en we zijn getuige (en lijdend voorwerp) van het wiskundig modelleren van de mensheid. Het belooft een van de grote ondernemingen van de eenentwintigste eeuw te worden. Naarmate wiskundigen de hand weten te leggen op nieuwe gegevensstromen, van verzamelingen atmosferische sensoren tot de beelden van miljoenen beveiligingscamera’s, zal de reikwijdte ervan toenemen en een groot deel van de fysieke wereld gaan omvatten. Het is een parallelle wereld die gestalte krijgt, een laboratorium voor innovatie en ontdekking dat bestaat uit getallen, vectoren en algoritmen. En jij en ik zitten er middenin.

Wat zullen de Datameesters over ons te weten komen terwijl ze ons in duizelingwekkende getallencombinaties omzetten? Eerst moeten ze ons zien te vinden. Stel dat jij een potentiële SUV-koper bent in Amsterdam-Zuid, of een SGP-stemmer in Spakenburg. Misschien ben je een Javaprogrammeur die op het punt staat naar Hyderabad te verhuizen of een jazzminnende, chiantidrinkende boogschutter die in Stockholm bij de open haard naar een knuffel solliciteert. De hemel sta ons bij: misschien sta je wel te trappelen om een bomvest aan te trekken en in een bus te stappen. Wat je ook bent – en ieder van ons is tal van dingen tegelijk – bedrijven en overheden willen je identiteit en locatie weten. Denk hier maar eens over na: Google groeide uit tot een miljardensensatie door ons te helpen de juiste webpagina te vinden. Hoeveel meer zal het waard zijn, in elke denkbare bedrijfstak, als ook de juiste persoon kan worden gevonden? Die informatie is een fortuin waard en de persoonlijke gegevens die we rondstrooien vormen talloze, rechtstreeks naar onze voordeur lopende sporen. Het is de rijkdom aan persoonlijke informatie over een half miljard mensen die de marktwaarde van Facebook tot boven de 80 miljard dollar heeft opgestuwd. Maar zelfs als je je naam niet geeft, is het een koud kunstje je te vinden. Een onderzoek van de Carnegie Mellon University liet zien dat, simpelweg door hun geslacht, geboortedatum en postcode te onthullen, van 87 procent van de mensen in de Verenigde Staten kon worden vastgesteld hoe ze heetten.

De Datameesters willen ook ons gedrag veranderen. Als we aan het winkelen zijn, willen zij ons meer laten kopen. Op

Noten

Inleiding

Zie ‘To Aim Ads, Web Is Keeping Closer Eye on You’, New York Times, 10 maart 2008.

In het kort iets over de ontstaansgeschiedenis van dit boek. Tijdens een redactievergadering bij BusinessWeek hield ik een pleidooi voor een omslagverhaal. Het verhaal, legde ik uit, zou gaan over de risico’s die de technologie-economie van de Verenigde Staten liep. Veel regio’s elders ter wereld beschikten over betere internetverbindingen en superieure draadloze netwerken en leverden meer wetenschappers en ingenieurs af. Bovendien blokkeerde de Amerikaanse economie, die lange tijd sommige van de knapste koppen uit het buitenland had aangetrokken, na 11 september steeds vaker hun komst naar de VS. En diezelfde buitenlanders hadden thuis ruim voldoende lucratieve kansen. De redacteuren vonden mijn aanprijzing te belegen klinken. Was er geen originelere invalshoek voor dit verhaal? Neil Gross, lid van de hoofdredactie, merkte op dat wiskunde het hart vormde van de meeste sleuteltechnologieën. Dat idee groeide uit tot een omslagverhaal. Wiskunde was weer eens iets anders. Wie schreef er nou omslagverhalen over wiskunde?

Ik begon wiskundigen te interviewen op het MIT, de Courant School van New York University en bij Bell Labs. Het werd me al snel duidelijk dat een verhaal schrijven over wiskunde net zoiets was als een verhaal schrijven over woorden. Het onderwerp was te omvangrijk. Dus concentreerde ik me op data en terwijl ik dat deed, verschoof het verhaal van zuivere wiskunde naar computerwetenschap. Maar aangezien wiskunde een groot deel uitmaakt van het werk van de Datameesters, handhaafden we het in de titel ‘Math Will Rock Your World’ (wiskunde zal jouw wereld doen schudden). Zie http://www.businessweek.com/magazine/content/06_04/b3968001.htm.

Zie Dantzig, Number: The Language of Science, p. 7.

Onderzoekers bij Fair Isaac hopen hun ervaring op het gebied van gegevensmodellering te gaan gebruiken voor toepassingen die veel verder gaan dan alleen financiële. Een potentiële markt is de gezondheidszorg. Mensen die nalaten hun voorgeschreven medicatie in te nemen, komen vaker met ernstigere (en kostbaardere) problemen op de afdeling spoedeisende hulp terecht. Volgens Fair Isaac kosten vergeten of genegeerde geneesmiddelen verzekeraars in de Verenigde Staten naar schatting 11,2 miljard euro. Onderzoekers van het bedrijf zijn bezig met de ontwikkeling van een systeem dat elke patiënt een score toekent die aangeeft hoe groot de kans is dat hij zijn pillen niet inneemt.

Welke details uit ons leven voorspellen dat we ons als medische luiwammesen zullen ontpoppen? Het zou gerelateerd kunnen zijn aan leeftijd, aantal jaren onderwijs of het al dan niet alleen wonen. Er zouden statistische correlaties kunnen zijn met etnische afkomst. Fair Isaacs onderzoekers bestuderen nu nog de gegevens. Maar als ze in de toekomst uitvinden hoe ze dit risico kunnen voorspellen, zouden we uiteindelijk een numerieke score bij ons kunnen dragen voor zogenoemde therapie(on)trouw. Degenen met een hoog cijfer zouden elke een à twee dagen door de huisartsenpraktijk kunnen worden gebeld om ze eraan te herinneren hun medicijnen in te nemen. Misschien stuurt men wel iemand langs. Toegegeven, het is kostbaar, maar vanuit het gezichtspunt van de verzekeraars is het goedkoper dan drie werken op de intensive care.

Fair Isaac overweegt ook numerieke scores te gaan genereren voor allerlei menselijke eigenschappen, waaronder eerlijkheid, vrijgevigheid en betrouwbaarheid. Werknemers zouden uiteraard geïnteresseerd zijn in sommige van deze scores. En als de liefdadigheidsbranche kon beschikken over onze gulheidsscores, zouden ze efficiëntere campagnes kunnen organiseren. Tot dusverre zijn het niet meer dan ideeën.

Het woord ‘algoritme’ is afgeleid van de naam van een Perzische wetenschapper uit de negende eeuw, Al-Kwarizmi. Maar algoritmen waren al vóór hem gangbaar. Beschouw een algoritme als een verzameling instructies of een recept. Brenda Dietrich, hoofd wiskundeonderzoek bij IBM, treft ze zelfs aan op de achterkant van shampooflessen. ‘Wassen, spoelen, behandeling herhalen. Dat is een algoritme,’ zegt ze. Algoritmen zijn de stuwende kracht achter zoekmachines en marketingcampagnes. Ze delen het complete honkbalseizoen van de ‘Major League’ in. Ze bepalen de dosering van de hop en gerst in een vat Heineken en de maïssiroop en karamel in een cilinder Coca-Cola (waarvan het algoritme een zorgvuldig bewaakt geheim is).

Het algoritme bereikte zijn huidige sterstatus pas met de uitvinding van de computer, een machine die logische en goed geordende instructies nodig heeft (en zonder die instructies volstrekt onbruikbaar is). Met zijn komst begon een compleet nieuwe tak van de toegepaste wiskunde en techniek steeds meer algoritmen te bouwen. Het ging om instructies voor het tellen en sorteren van dingen, het maken van berekeningen en vergelijkingen en, kort gezegd, het uitvoeren van computertaken. Uiteraard zitten veel algoritmen vol met statistische analyse. Een zoekmachinealgoritme, bijvoorbeeld, telt hoe veel pagina’s een koppeling hebben met elke webpagina, hoe vaak elk van hen wordt bekeken en hoeveel keer en hoe prominent de sleutelwoorden op elke pagina verschijnen. Op basis van een uitgebreide reeks berekeningen legt hij een hiërarchie aan. Maar de instructies, het fundament van het algoritme, zijn niet gebaseerd op wat we doorgaans onder wiskunde verstaan. De sleutelbegrippen zijn helderheid en logica, binnen een strakke verzameling regels. Juristen, is mij verteld, zijn goed in het schrijven van algoritmen.

Een van IBM Research afkomstig juweeltje: veel in de afgelopen decennia ontwikkelde algoritmen werden als puur theoretisch gezien. Maar door de spectaculair toegenomen rekenkracht kunnen sommige ervan inmiddels worden uitgeprobeerd op computers. Ze maken de overstap van de theorie naar de praktijk. Dit is voor wetenschappers aanleiding te kijken wat voor algoritmische schatten er in hun archieven schuilgaan.